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Association-rules-mining-algorithms
- 关联规则的数据挖掘是数据挖掘技术中非常重要和有应用前景的一种技术，一直是近几年来数据挖掘研究和应用领域活跃的前沿 -Data mining of association rules is very important and the application prospect of a technique in data mining technology, has been active in the forefront of recent years data mining researc
Decllatta
- 数据挖掘中关联规则的eclatt算法在Visual C下的实现 -Data mining for association rules eclatt algorithm implemented in Visual C
Apriori_Arithmetic
- 数据挖掘中的一个经典算法，用于数据关联规则的挖掘，提高挖掘的速度和减少数据库的IO操作-a classics arithmetic of the data mine
Apriori
- 数据挖掘算法中的重要算法之一关联规则算法Apriori算法的实现，对于数据挖掘的初学者来说，是一个很好的学习资料。-this is a perfect studying resource for new learner of data mining .
ISliiqzipm
- 实现数据挖掘的一个重要算法sliq。能够从文文本中读出数据，并进行数据挖掘的关联规则分析。 -An important data mining algorithms sliq. Able to read data from the texts, and data mining association rules.
matlab-data-mining
- 数据挖掘(Data Mining)阶段首先要确定挖掘的任务或目的。数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。它也常被称为“知识发现”。知识发现(KDD)被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(patter，如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。数据挖掘主要步骤是：数据准备、数据挖掘、结果的解释
data-and-case
- 数据挖掘多个算法及数据，包括关联规则，基本分析、聚类分析、决策树、神经网络、统计方法等-Data mining algorithms and data, including association rules, fundamental analysis, cluster analysis, decision trees, neural networks, statistical methods
FP-Growth
- FP增长树算法C++实现，用于挖掘频繁项，产生关联规则。-FP growth tree the algorithm C++ achieve, for mining frequent item and associated rules.
apriori
- 本算法用于挖掘最大频繁子集，并且找出所有的关联规则-minning maximum frequency subsets,and associate rules
Apriori
- 数据挖掘Apriori算法，帮助寻找关联规则-apriori algorithm for datamining to find association rules.
aprioricsharp
- Apriori 数据挖掘算法的C#实现 数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Databases,KDD) 是利用计算机自动地从海量信息中提取有用的知识 , 是一种有效利用信息的新方法 , 目前已成为数据库领域的研究热点之一。 KDD 的研究焦点在于数据挖掘。数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识 , 这些知识是隐含的 , 事先未知的潜在的有用信息。主要包括的方法有 : 分类、回归分析、聚类、关联分析等 [1][5] 。关联规则的提取主要针对大型
MyApriori
- Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，本代码利用c++实现其基本功能-Apriori algorithm for mining association rules is a kind of algorithm of frequent itemsets, and this code using c++ to achieve its basic function
src
- 基于将数据挖掘与并行技术结合,学习数据挖掘中关联规则算法，用java编写出最高效的apriori改进算法，用ubuntu上的eclipse作为开发平台，通过在eclipse上安装hadoop插件的方法建立并行平台。-Based on the data mining combined with parallel technology, learning algorithms in data mining association rules, using Java to write out the
apriori
- Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。-Apriori algorithm for mining association rules of frequent item sets algorithm, its core idea is to mining frequent itemsets detection candidate set generation an
1.cpp
- 关联规则先验算法，大学数据挖掘课程设计会用到的-The association rules priori algorithm
data-mining
- 介绍了数据挖掘中关联规则的基本概念和方法, 进一步讨论和研究了关联规则在图书馆读者文献借阅历史数据分析中的应用。用Apriori关联挖掘算法能挖掘出隐藏在历史数据背后的有用的规则和潜在的信息, 这将有利于为读者提供个性化服务和对图书馆的服务提供决策支持。-Introduces the basic concepts and methods of association rules in data mining, further discussion and the research of asso
TreeNode
- 关联规则数据挖掘，针对FP-tree的规则挖掘-Data mining association rules, the rules for the FP-tree mining
JAVADIGGER
- DIGGER社交网络数据挖掘分析系统，本系统的挖掘工作是在WEKA平台下进行的，WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。DIGGER作为一个社交网络系统，它利用数据挖掘工具WEKA在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系，这些模型和关系可以用来做出决策和预测。 第一章描述了开题的背景和需求，第二章描述该系统的关键技术和开发环境，第三章是系统的设计，第四章对框架的研究
bookshop
- 本文以网上购书为例,对基于数据挖掘技术的个性化的网上购书系统进行了研究设计。网站主要实现了注册登录模块功能，书籍根据分类和书名搜索功能，查看书籍详细信息功能，利用关联规则，贝叶斯分类算法向用户推荐用户可能感兴趣或对用户有用的书的模块，加入购物车，购买模块。前面的功能只要是前台的显示，在服务器端，使用SQL server2005作为数据库，由后台逻辑控制模块把数据提交给合适的功能模块和算法模块，从而组合成一个完整的系统。在这个系统中，页面是使用JSP来动态生成的，后台使用的是Servlet控制整个
apriori
- 基于关联规则，解读apriori算法，对数据挖掘一类的问题十分有用-Based on association rules, interpret apriori algorithm, data mining is useful for a class of problems